Neuron model RF-PSTH

Cognaxon

Հավելվածի մասին

Ուսուցման գործիք ուսանողների, ուսուցիչների եւ գիտնականների neuroscience, կենսաֆիզիկայի եւ կենսաբժշկական ճարտարագիտության.

Ներկայումս առկա արհեստական ​​neuron մոդելները չեն կարողանում կեղծել արմատապես կարեւոր հատկանիշները իրական կենսաբանական նեյրոնների. 1) անտագոնիստական ​​ընկալունակ ոլորտներում եւ 2) PSTH ելքային ազդանշանը neuron `ցանկացած ազդակ.
Նույնիսկ եթե որոշ neuron մոդելներ, փորձում են կեղծել թշնամական ընկալունակ ոլորտներում, ապա նրանք չեն կարողանում կեղծել PSTH ելքային ազդանշանը, եւ հակառակը - որոշ այլ մոդելներ, փորձում են կեղծել PSTH ելքային ազդանշանը neuron, սակայն այդ մոդելները չեն բացատրել, թշնամական ընկալունակ ոլորտները neurons. Ինչ վերաբերում է, օրինակ, շատ սիրված ՇՆԵՐԻ (տարբերությունը Of Gaussians) մոդելը simulates թշնամական կառուցվածքը ըմբռնման դաշտում, սակայն ՇՆԵՐԻ մոդելը չկարողանա կեղծել PSTH ելքային ազդանշանը neuron. Իսկ ճնշող մեծամասնությունը արհեստական ​​նեյրոնային մոդելների նույնիսկ չեն կարողանում կեղծել երկու: թշնամական ընկալունակ դաշտերը եւ PSTH ելքային ազդանշանը.
Համար առաջին անգամ նեյրոն մոդելը ՌԴ-PSTH կարող է նմանվել երկու թշնամական ընկալունակ դաշտերը եւ PSTH ելքային ազդանշանը.
Neuron մոդելը ՌԴ-PSTH հիմնված է ֆիզիկայի իրական կենսաբանական neurons.

Նկատի ունենալ, որ «Neuron մոդելը ՌԴ-PSTH» ծրագիրը պետք է մեծ էկրանին: Խնդրում ենք օգտագործել դեղահատ փոխարեն հեռախոսով:

Լրիվ նկարագրությունը հասանելի է հետեւյալ հասցեում.
http://neuroclusterbrain.com/neuron_model.html

Ինչ նոր բան կա

Android 12 support added plus faster calculations